Computational imaging in cell biology.
Computational imaging in cell biology.
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DOI：
10.1083/jcb.200302097
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发表时间：
2003-05-12
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Athale C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Eils R;Athale C
自17世纪中期以来，细胞显微术已经发生了巨大的变化。同时，图像分析也从测量手绘和静态照片发展到计算方法，可以（半）自动地量化物体、距离、浓度以及细胞和亚细胞结构的速度。当今的成像技术产生了丰富的数据，需要可视化和多维定量图像分析作为将定性数据转化为定量值的先决条件。这些定量数据为蛋白质动力学和生化信号网络的数学建模提供了基础，反过来又为细胞生物学的定量观点开辟了道路。在这里，我们将回顾分析和重建活细胞的动态结构和过程的技术。我们将介绍活细胞研究，如果没有计算机成像是不可能的。这些应用说明了计算成像在增强我们对细胞结构和过程的动力学知识方面的潜力。
Microscopy of cells has changed dramatically since its early days in the mid-seventeenth century. Image analysis has concurrently evolved from measurements of hand drawings and still photographs to computational methods that (semi-) automatically quantify objects, distances, concentrations, and velocities of cells and subcellular structures. Today's imaging technologies generate a wealth of data that requires visualization and multi-dimensional and quantitative image analysis as prerequisites to turning qualitative data into quantitative values. Such quantitative data provide the basis for mathematical modeling of protein kinetics and biochemical signaling networks that, in turn, open the way toward a quantitative view of cell biology. Here, we will review technologies for analyzing and reconstructing dynamic structures and processes in the living cell. We will present live-cell studies that would have been impossible without computational imaging. These applications illustrate the potential of computational imaging to enhance our knowledge of the dynamics of cellular structures and processes.
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